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题名应用监督近邻重构分析的高光谱遥感数据特征提取
被引量：9
- 1
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作者
方敏
王君
王红艳
李天涯
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机构
四川理工学院理学院
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出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2016年第10期271-278,共8页
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基金
国家自然科学基金(理论物理专项)(11547196)
四川省教育厅重点资助(15ZA0229)
四川理工学院人才引进资助(2013RC07)
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文摘
针对高光谱遥感数据特征提取方法的研究,提出了一种新的监督近邻重构分析(Supervised Neighbor Reconstruction Analysis,SNRA)算法。该方法首先利用同一类别的近邻数据点对各数据点进行重构;然后在低维嵌入空间中保持该重构关系不变,尽可能地分离开非同类数据点,并利用总体散度矩阵来约束数据间的相关性;最后求解得到一个最佳投影矩阵,进而提取出鉴别特征。SNRA算法不仅保持了同类数据的局部结构而且增强了非同类数据的可分性,同时减少了数据的冗余信息。在Indian Pine和KSC高光谱遥感数据集上的实验结果表明:提出的方法能更好地揭示出高光谱遥感数据的内在特性,提取出更有效的鉴别特征,改善分类效果。
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关键词
高光谱遥感数据分类
特征提取
监督学习
邻域重构
总体散度矩阵
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Keywords
hyperspectral remote sensing data classification
feature extraction
supervised learning
neighbor reconstruction
total scatter matrix
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名适用于小样本问题的具有类内保持的正交特征提取算法
被引量：4
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作者
林玉娥
顾国昌
刘海波
沈晶
赵靖
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机构
哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
安徽理工大学计算机科学与工程学院
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出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第5期644-649,共6页
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基金
国家自然科学基金(60873036)
国家教育部博士点基金(200702170-51)
中央高校基本科研业务专项资金资助~~
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文摘
在人脸识别中,具有正交性的特征提取算法是一类有效的特征提取算法,但受到小样本问题的制约.本文在正交判别保局投影的基础上,提出了一种适用于小样本问题的具有类内保持的正交特征提取算法.算法根据同类样本之间的空间结构信息,重新定义了类内散度矩阵与类间散度矩阵,进而给出了一个新的目标函数.然而新的目标函数对于人脸识别问题,同样存在着小样本问题.为此本文将原始数据空间降到一个低维的子空间,从而避免了总体散度矩阵奇异,并在理论上证明了在该子空间中求解判别矢量集,等价于在原空间中求解判别矢量集.人脸库上的实验结果表明本文算法的有效性.
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关键词
特征提取
小样本
目标函数
总体散度矩阵
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Keywords
Feature extraction
small size sample
objective function
total-scatter matrix
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名核的正交完备鉴别局部保持投影
被引量：1
- 3
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作者
林克正
荣友湖
吴迪
庄靓玮
李鹏
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机构
哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2015年第5期1589-1592,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61103149)
黑龙江省教育厅科学技术研究项目(11551087)
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文摘
针对完备鉴别局部保持投影算法所求得的最优判别矢量间存在信息冗余问题,提出了核的正交完备鉴别局部保持投影算法。通过将核函数技术与正交性原理融合,采用高斯核函数将原始样本映射到高维特征空间,在高维特征空间的局部总体散度矩阵中计算最优判别矢量,只需在整个范围内对值域空间进行特征值分解,去除局部零空间达到样本降维目的。该算法分别在UMIST人脸库和JAFFE人脸表情库上进行实验,实验结果表明算法的识别率高达95.59%。
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关键词
人脸识别
特征提取
完备鉴别局部保持投影
核函数
局部总体散度矩阵
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Keywords
face recognition
feature extraction
complete discriminant locality preserving projections
kernel function
lo-cality preserving total scatter matrix
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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